
zai-vision
Dynamic access to zai-vision MCP server (8 tools, transport: stdio)
提供方 Dwsy|开源
zai-skill
智谱 AI 多模态视觉分析 Claude Skill,提供 UI 转代码、OCR、错误诊断、技术图表理解等 8 个强大的视觉分析工具。
Features
- ✅ UI 转代码: 将 UI 截图转换为代码、提示词、设计规范
- ✅ OCR 文字提取: 从截图中提取代码、终端输出、文档文字
- ✅ 错误诊断: 分析错误弹窗、堆栈和日志,提供修复建议
- ✅ 技术图表理解: 解读架构图、流程图、UML、ER 图
- ✅ 数据可视化分析: 分析仪表盘、统计图表,提炼趋势和异常
- ✅ UI 差异对比: 对比两张 UI 截图,识别视觉差异
- ✅ 通用图像分析: 灵活理解任何视觉内容
- ✅ 视频分析: 支持 MP4/MOV/M4V 格式(最大 8MB)
Installation
cd ~/.pi/agent/skills/zai-vision
# 安装依赖
pip install mcp
# 或者使用 uv(可选)
uv sync
Configuration
复制示例配置并编辑:
cp mcp-config.example.json mcp-config.json
编辑 mcp-config.json 配置智谱 AI API Key:
{
"name": "zai-vision",
"transport": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["@z_ai/mcp-server"],
"env": {
"Z_AI_API_KEY": "your-api-key",
"Z_AI_MODE": "ZHIPU"
}
}
Usage
List all tools
cd ~/.pi/agent/skills/zai-vision
python3 executor.py --list
Describe a tool
python3 executor.py --describe ui_to_artifact
Call a tool
python3 executor.py --call '{
"tool": "ui_to_artifact",
"arguments": {
"image_source": "/path/to/image.png",
"output_type": "code",
"prompt": "Generate React code with Tailwind CSS"
}
}'
Tools
| Tool | Description |
|---|---|
ui_to_artifact | UI 截图转代码/提示词/规范/描述 |
extract_text_from_screenshot | OCR 文字提取 |
diagnose_error_screenshot | 错误诊断和修复建议 |
understand_technical_diagram | 技术图表理解 |
analyze_data_visualization | 数据可视化分析 |
ui_diff_check | UI 差异对比 |
analyze_image | 通用图像分析 |
analyze_video | 视频分析(最大 8MB) |
Examples
Example 1: UI to Code
python3 executor.py --call '{
"tool": "ui_to_artifact",
"arguments": {
"image_source": "/path/to/ui-screenshot.png",
"output_type": "code",
"prompt": "Generate React component with TypeScript and Tailwind CSS"
}
}'
Example 2: Extract Text
python3 executor.py --call '{
"tool": "extract_text_from_screenshot",
"arguments": {
"image_source": "/path/to/code-screenshot.png"
}
}'
Example 3: Diagnose Error
python3 executor.py --call '{
"tool": "diagnose_error_screenshot",
"arguments": {
"image_source": "/path/to/error-screenshot.png"
}
}'
Example 4: Analyze Diagram
python3 executor.py --call '{
"tool": "understand_technical_diagram",
"arguments": {
"image_source": "/path/to/architecture-diagram.png"
}
}'
Example 5: Analyze Video
python3 executor.py --call '{
"tool": "analyze_video",
"arguments": {
"video_source": "/path/to/video.mp4"
}
}'
Performance
| Scenario | MCP (preload) | Skill (dynamic) | Savings |
|---|---|---|---|
| Idle | 4000 tokens | 150 tokens | 96% |
| Active | 4000 tokens | 5k tokens | - |
| Executing | 4000 tokens | 0 tokens | 100% |
Features
- ✅ 渐进式加载: 仅在需要时加载工具定义,节省 96% 上下文
- ✅ 简化执行: 直接使用 Python3,无需额外依赖管理
- ✅ 可重现构建: requirements.txt 确保依赖版本一致性
Requirements
- Python 3.10+
- mcp package:
pip install mcp - 智谱 AI API Key
API Key
获取智谱 AI API Key:
- 访问: https://open.bigmodel.cn/
- 注册账号
- 创建 API Key
- 在
mcp-config.json中配置
Documentation
License
MIT
Credits
Based on @z_ai/mcp-server by Z.AI